이 비디오는 이미지 회전과 OpenCL을 사용하여 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 이미지의 각 픽셀에는 좌표가 있고 특정 색상 스케일을 나타내며 회전에는 원래 좌표와 새 좌표 및 회전 각도를 고려한 공식을 기반으로 픽셀을 새 위치로 이동하는 작업이 포함됩니다. 발표자는 단일 픽셀의 새 위치를 계산하기 위해 각 작업 항목을 할당할 것을 제안하고 입력 분해를 사용하여 전체 전역 작업 공간을 더 작은 작업 그룹으로 나누어 작업을 보다 효율적으로 수행합니다. 장치의 버퍼에서 호스트의 버퍼로 이미지를 전송하는 프로세스도 오류 확인 및 경과 시간 계산에 중점을 두고 설명합니다.
00:00:00 이 섹션에서 비디오는 이미지 회전과 그 배후의 수학에 대해 설명합니다. 이미지의 각 픽셀에는 좌표가 있고 특정 색상 스케일을 나타낸다고 설명합니다. 회전에는 원래 좌표와 새 좌표 및 회전 각도를 고려한 수식을 기반으로 픽셀을 새 위치로 이동하는 작업이 포함됩니다. 비디오는 단일 픽셀의 새 위치를 계산하기 위해 각 작업 항목을 할당하고 입력 분해를 사용하여 전체 전역 작업 공간을 더 작은 작업 그룹으로 나누어 작업을 보다 효율적으로 만드는 방법을 제안합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 이미지 회전을 구현하기 위해 OpenCL에서 이미지를 작업 그룹으로 나누는 방법을 설명합니다. 이미지는 이미지의 너비와 높이가 16의 배수라고 가정하여 각각 16개의 작업 그룹이 있는 수평 및 수직 도메인으로 나뉩니다. 그런 다음 화자는 이미지 회전을 수행하는 데 사용되는 커널 함수를 소개합니다. 대상 데이터, 이미지 치수 및 회전 매개변수. 커널 함수 내에서 화자는 회전 매개변수를 사용하여 각 픽셀의 새 위치를 계산하는 방법과 경계 검사를 수행한 후 원래 위치에서 새 위치로 픽셀 콘텐츠를 복사하는 방법을 설명합니다.
00:10:00 이 섹션에서는 발표자가 OpenCL을 사용하여 이미지를 회전하는 방법을 설명합니다. 이 프로세스에는 좌표를 확인하고 좌표가 이미지 차원 내에서 양수 값인지 확인하는 작업이 포함됩니다. 픽셀 정보는 물리적 메모리 위치를 결정하기 위한 계산을 사용하여 원래 위치에서 새 위치로 복사됩니다. 이 섹션에 나열된 예제 코드는 이 구현과 이전 행렬 곱셈의 차이점을 보여줍니다. OpenCL API에 대한 C++ 바인딩은 플랫폼 쿼리, 장치 획득, 명령 대기열 생성 및 데이터 이동을 위한 버퍼 선언을 위한 환경을 설정하는 데 사용됩니다. 커널이 컴파일되고 매개변수가 커널을 실행하도록 설정되며 결과를 다시 호스트로 읽어 완료됩니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 장치의 버퍼에서 호스트의 버퍼로 이미지를 전송하는 프로세스에 대해 설명합니다. 발표자는 이 프로세스에는 clEnqueueReadBuffer 함수를 사용하여 장치의 버퍼를 읽고 호스트의 버퍼에 대한 크기, 오프셋 및 포인터를 지정하는 작업이 포함된다고 설명합니다. 또한 발표자는 if 문을 사용하여 이 프로세스 중에 오류를 확인하는 것의 중요성에 주목하고 clGetEventProfilingInfo 함수를 사용하여 코드의 이 부분에 대한 경과 시간을 계산하는 방법을 보여줍니다.
"OpenCL 예제 이미지 회전 데모" 자습서는 프로그램이 처리할 C 코드 및 이미지 파일을 포함하는 다양한 폴더를 포함하는 데모의 소스 코드를 다룹니다. 비디오는 입력 및 출력 이미지용 버퍼 생성, 원본 이미지를 장치 버퍼에 복사, 커널 인수 설정, 전체 이미지로 정의된 전역 크기로 커널 실행, 출력 데이터를 다시 호스트로 읽는 과정을 안내합니다. 커널 함수는 회전 매개변수를 사용하여 각 픽셀의 새 좌표를 계산하고 경계 검사를 통해 픽셀 정보를 새 위치에 복사합니다. 이 프로그램에는 회전된 이미지를 BMP 형식으로 저장하고 완료 후 모든 리소스를 해제하는 기능도 포함되어 있습니다. 데모는 원본 이미지의 픽셀을 성공적으로 읽고 계산하여 회전된 이미지를 만듭니다.
00:00:00 이 섹션에서 발표자는 기본 및 지원 C 코드 파일을 포함하는 다양한 폴더와 프로그램이 처리할 이미지 파일을 포함하는 이미지 회전 데모의 소스 코드에 대한 개요를 제공합니다. 이 코드에는 Mac OS 및 Altera OpenCL 플랫폼용 헤더 파일, 버퍼 및 커널 매개변수에 대한 정의가 포함되어 있으며 이미지 파일을 열고 해당 형식을 변환하기 위한 지원 기능을 활용합니다. 이 코드에는 출력 버퍼 생성 및 난수 초기화도 포함됩니다. 마지막으로 코드는 명령 대기열, 프로그램 개체 및 커널 개체를 만들고 커널 함수 이름을 지정합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 입력 및 출력 이미지에 대한 버퍼 생성, 원본 이미지를 장치 버퍼에 복사, 커널 인수 설정, 전체 이미지로 정의된 전역 크기로 커널 실행, 출력 데이터를 다시 호스트로 읽어들입니다. 커널 기능은 대상 및 소스 버퍼 포인터, 이미지 치수 및 회전 매개변수를 사용하여 각 픽셀의 새 좌표를 계산하고 경계 검사를 통해 픽셀 정보를 새 위치에 복사합니다. 이 프로그램에는 회전된 이미지를 BMP 형식으로 저장하고 완료 후 모든 리소스를 해제하는 기능도 포함되어 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 Avatar FPGA 플랫폼을 사용하여 고양이의 원본 이미지를 시계 방향으로 45도 회전하여 동일한 크기의 새 이미지를 생성하여 저장되는 OpenCL 예제 이미지 회전 데모를 시연합니다. 이미지 회전 폴더에 새 이름으로. 데모는 회전된 이미지를 생성하기 위해 원본 이미지의 픽셀을 성공적으로 읽고 계산하는 것을 보여줍니다.
"OpenCL 예제: 이미지 컨볼루션" 비디오에서는 블러링 필터와 같은 필터를 적용하여 인접 픽셀의 정보를 사용하여 이미지의 각 픽셀을 수정하는 이미지 컨벌루션에 대해 설명합니다. 비디오는 이미지 컨벌루션 기능의 시드 구현을 제공하고 이미지 데이터 유형용으로 설계된 OpenCL의 "이미지" 데이터 구조를 도입하여 그래픽 프로세서에서 효율적인 처리를 허용합니다. 이 비디오는 OpenCL을 사용하여 이미지 컨볼루션 작업을 위해 이미지 및 필터 데이터를 장치에 복사하는 방법과 이미지에 액세스하기 위해 OpenCL 샘플러 객체를 사용하는 방법을 보여줍니다. 비디오는 또한 작업 항목을 얻고 필터 행과 열을 반복하여 이미지 개체에서 픽셀 정보를 얻고 필터 픽셀과 곱하고 sum 변수에 누적하는 방법을 보여줍니다. 마지막으로 비디오는 OpenCL 이미지 개체를 사용하여 픽셀 값을 업데이트하는 방법을 보여줍니다.
00:00:00 이 섹션에서는 비디오에서 이웃 픽셀의 정보를 사용하여 이미지의 각 픽셀 값을 수정하는 작업인 이미지 컨벌루션에 대해 설명합니다. 이는 원본 이미지에 블러링 필터와 같은 필터를 적용하여 이루어집니다. 이 필터는 인접 픽셀의 가중 평균을 취하여 해당 값 간의 차이를 줄입니다. 이 비디오는 이미지의 작은 영역에 3x3 필터를 적용하고 요소별 곱셈 및 합산을 사용하여 필터링된 이미지의 새 픽셀 각각의 값을 계산하는 방법을 보여줍니다. 그러나 비디오는 이러한 필터링 작업을 전체 이미지에 적용할 때 8개의 인접 픽셀이 모두 없는 경계 픽셀을 신중하게 고려해야 한다고 설명합니다. 비디오는 또한 다양한 효과를 얻기 위해 이미지에 적용할 수 있는 블러링 및 가장자리 감지와 같은 몇 가지 예제 필터를 보여줍니다.
00:05:00 "OpenCL 예제: 이미지 컨볼루션" 비디오의 이 섹션에서 발표자는 이미지의 모든 픽셀을 통과하고 필터를 적용하는 이미지 컨볼루션 함수의 시드 구현을 제공합니다. 또한 이미지 데이터 유형을 위해 특별히 설계된 "이미지"라는 OpenCL의 새로운 데이터 구조를 도입하여 그래픽 프로세서에서 보다 효율적으로 처리할 수 있는 긴 명령 시퀀스를 허용합니다. 지정된 형식, 크기 및 기타 매개변수를 사용하여 이미지 개체를 만들 수 있습니다. 이 비디오는 장치 측에서 2D 이미지 버퍼를 생성하는 방법을 보여줍니다.
00:10:00 섹션에서는 OpenCL을 사용하여 이미지 컨볼루션 작업을 위해 이미지 및 필터 데이터를 장치에 복사하는 과정에 대해 설명합니다. 이 섹션에서는 이미지에 액세스하는 방법을 설명하는 데 사용되는 OpenCL 샘플러 개체도 소개합니다. 주소 지정 모드, 필터링 모드 및 정규화된 좌표 사용은 샘플러 개체에 대해 지정됩니다. 이 섹션은 또한 객체 속성을 지정하기 위한 커널 기능과 "읽기 전용" 및 "상수" 키워드의 사용을 보여줍니다. 이를 통해 OpenCL 런타임은 필터 객체를 전역 메모리의 특정 상수 영역에 넣을 수 있습니다.
00:15:00 OpenCL 이미지 컨벌루션 예제의 이 섹션에서 화자는 get_global_id를 사용하여 작업 항목을 가져오고, 필터의 절반 너비를 계산하고, 필터 인덱스를 초기화하고, 필터 행과 열을 반복하는 단계를 거칩니다. , 그리고 read_image 함수를 사용하여 이미지 개체에서 픽셀 정보를 얻습니다. 그런 다음 픽셀 정보는 필터의 픽셀과 곱해지고 sum 변수에 누적됩니다. 이 프로세스는 필터의 모든 픽셀에 대해 반복되며 이미지 컨볼루션에서 이웃 픽셀 정보를 사용할 수 있습니다.
00:20:00 이 섹션에서 비디오 자습서는 이미지 개체를 사용하여 OpenCL 이미지 컨벌루션에서 픽셀 값을 업데이트하는 방법을 보여줍니다. 커널을 성공적으로 실행한 후 다음 단계는 Q read image에서 CL을 사용하여 이미지를 다시 읽는 것입니다. 이 함수는 명령 Q를 첫 번째 인수, 출력 이미지 개체 및 완료될 때까지 읽기가 차단되어야 함을 나타내는 참 값으로 사용합니다. 이미지 데이터가 저장되는 호스트 측의 버퍼와 함께 이미지 개체를 만드는 데 사용되는 원본 및 영역 매개 변수가 제공됩니다.
이 비디오는 흐림, 선명하게, 가장자리 선명하게, 감지 및 포용 필터와 같은 다양한 필터를 정의하는 OpenCL 이미지 컨볼루션 예제를 설명합니다. 발표자는 필터 값 초기화 및 파일에서 BMP 이미지 데이터 읽기, 입력 및 출력 이미지 객체 생성, 커널 실행을 위한 커널 인수 설정을 시연합니다. 비디오는 또한 샘플러 생성, 경계 외부의 픽셀 처리 방법 정의, 커널 시작, 픽셀 데이터를 파일에 저장, BMP 형식에 필요한 헤더 생성에 대해 설명합니다. 마지막으로 두 버퍼의 값을 비교하여 부동 계산으로 인해 약간의 편차만 있는 황금 결과와 일치해야 하는 필터링된 이미지를 생성하여 결과를 확인합니다.
00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 OpenCL 이미지 컨볼루션 예제의 코드를 살펴봅니다. 이 코드는 흐림, 선명하게, 가장자리 선명하게, 감지 및 포용 필터를 포함하여 다양한 필터를 정의합니다. 발표자는 특정 필터(이 경우에는 가장자리 감지 필터)를 테스트하는 방법을 보여줍니다. 또한 필터 값을 초기화하고 파일에서 BMP 이미지 데이터를 읽고 입력 및 출력 이미지 개체를 만들고 커널을 실행하기 위한 커널 인수를 설정하는 방법을 설명합니다. 비디오는 또한 샘플러를 생성하는 방법과 경계 밖에 있는 픽셀을 처리하는 방법을 정의합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL을 사용한 이미지 컨벌루션의 예를 보여줍니다. 이 프레젠테이션은 호스트에서 필터를 수행하는 데 필요한 단계를 보여줍니다. 여기에는 커널 시작, 픽셀 데이터를 파일에 저장, BMP 형식에 필요한 헤더 생성, 두 버퍼의 값을 비교하여 결과 확인 등이 포함됩니다. 이 연습의 목적은 부동 계산으로 인해 약간의 편차만 있는 황금 결과와 일치해야 하는 필터링된 이미지를 만드는 것입니다. 전반적으로 프레젠테이션은 OpenCL 커널 기능의 출력을 컴파일, 실행 및 확인하는 방법을 강조합니다.
이 강의에서는 다중 명령 대기열, 대기열 모델, OpenCL 커널 작업 항목 및 작업 그룹을 포함하여 OpenCL 런타임 및 동시성 모델을 다룹니다. 동기화 지점은 명령 실행을 관리하는 데 사용되며 대기 이벤트는 장치 측 명령 대기열의 명령을 동기화하는 데 사용됩니다. 이 강의에서는 OpenCL에서 비동기 작업의 중요성을 강조하고 이벤트를 사용하여 명령 간의 종속성을 지정하는 방법을 설명합니다. 또한 강사는 이벤트 완료를 위한 콜백 함수 사용에 대해 논의하고 성능 튜닝을 위한 프로파일링의 중요성을 강조합니다. 또한 강의에서는 파이프라인 및 병렬 실행 모델을 포함하여 시스템의 여러 장치에 대한 OpenCL 동시성 모델을 다룹니다. 마지막으로 강사는 커널 이벤트를 사용하여 다른 커널의 병렬 실행을 허용하는 실행 모델의 구현을 시연합니다.
OpenCL 동시성 모델을 사용하면 여러 작업 항목이 독립적으로 실행되어 성능이 향상되고 로컬 동기화가 있는 작업 그룹을 사용하여 실행 병렬성을 달성할 수 있지만 작업 항목이 너무 많으면 리소스 경합이 발생할 수 있습니다. 작업 항목은 자체 프로그램 카운터를 유지 관리할 책임이 있으며 GPU 처리 요소를 활용하는 작업 항목을 설계하려면 문제 차원과 문제 크기를 이해하는 것이 중요합니다. OpenCL은 작업 항목 간의 고급 동기화를 위해 작업 그룹 장벽을 사용하지만 동일한 커널 실행의 다른 작업 그룹에 있는 작업 항목 간의 동기화를 지원하는 메커니즘은 없습니다. 동일한 작업 그룹 내에서 작업 항목을 동기화하려면 barrier API가 사용되지만 글로벌 규모의 동기화에는 이벤트 및 대기 이벤트가 사용됩니다. 커널 기능은 전역 및 로컬 메모리의 메모리 개체에 대한 포인터를 사용하며 모든 처리 요소에 액세스할 수 있는 로컬 메모리는 작업 그룹 내에서 데이터 공유에 사용할 수 있습니다. 강의는 또한 OpenCL 컴파일러에 의존하지 않고 장치에서 C 함수를 커널로 사용할 수 있는 네이티브 커널, 큐 내 네이티브 커널 API를 사용하여 OpenCL 메모리 객체를 사용자 함수에 전달하는 것, 내장 커널 함수와 같은 기본 커널을 다룹니다. 동영상에서 인접한 프레임 사이의 움직임을 추정하기 위한 이미지 처리에 사용되는 OpenCL용 움직임 추정 확장.
00:00:00 이 섹션에서는 OpenCL 명령, 대기열 모델, 다중 명령 대기열, OpenCL 커널 작업 항목 및 작업 그룹을 포함하여 OpenCL 런타임 및 동시성 모델에 대해 알아봅니다. OpenCL은 작업 병렬 호스트 제어 모델이며 커널은 작업을 병렬로 수행하는 데 사용됩니다. 여러 소프트웨어 스레드가 호스트에서 실행 중일 수 있고 동일한 명령 대기열에서 작동하거나 작동하지 않을 수 있으므로 명령 대기열은 스레드로부터 안전합니다. 비동기 작업은 OpenCL에서 중요하며 데이터 이동 및 기타 작업은 미래의 특정 시점에 대기열에서 실행됩니다. 장치와 상호 작용하는 최소 단위 호스트는 명령이며 명령 대기열 동기화 지점에서만 명령 완료가 보장됩니다. 이 동기화는 호스트 권한 부여 대기열의 명령과 장치 측 명령 대기열의 명령 간에 발생합니다.
00:05:00 이 섹션에서 강의는 QAPI의 차단 읽기 인수와 동기화 지점을 설정하는 데 사용할 수 있는 방법에 중점을 둡니다. 블로킹 읽기를 true로 설정하면 이 API를 블로킹 읽기 작업으로 만들 수 있으며, 이 작업은 읽기 작업이 완료될 때까지 다른 메모리 작업을 중지합니다. 이 강의에서는 QAPI에서 이벤트를 사용하여 여러 명령, 데이터 전송 및 계산을 포함하는 복잡한 작업에 유용할 수 있는 명령 간의 종속성을 지정하는 방법도 설명합니다. 또한 대기열에서 Co를 사용하여 제출된 명령이 비동기적으로 처리되고 오류 조건이나 프로파일링 데이터를 반환할 수 없기 때문에 이벤트는 명령 자체보다 명령에 대한 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 명령과 관련된 이벤트를 생성하면 CL get event info API를 사용하여 명령에 대한 정보를 쿼리할 수 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서는 OpenCL 동시성 모델, 특히 동기화 지점을 사용하여 명령 실행을 관리하는 방법에 대해 설명합니다. 동기화하는 한 가지 방법은 특정 이벤트가 발생할 때까지 호스트가 차단할 수 있는 대기 이벤트를 사용하는 것입니다. 큐 API에는 명령 간 동기화를 위한 여러 대기 이벤트가 있습니다. 반면 장벽 작업은 동기화 지점이 되는 비순차 대기열에 사용되는 특수 명령입니다. 마커는 비슷한 용도로 사용되지만 실행을 차단하지 않고 대신 이전 명령의 완료 상태를 알리는 출력 이벤트와 함께 암시적 입력 이벤트 역할을 합니다. 오류 조건과 같은 명령에 대한 기타 정보는 CIL get event info API를 사용하여 쿼리할 수 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서 강사는 호스트와 장치 간의 데이터 흐름을 제어하는 데 사용되는 OpenCL의 명령 및 이벤트 API에 대해 설명합니다. 그는 명령 API를 통해 사용자가 커널 실행, 버퍼 읽기 및 쓰기, 메모리 매핑과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있는 명령 대기열에 명령을 제출할 수 있다고 설명합니다. 이벤트 API를 사용하여 사용자는 제출된 명령의 실행 상태를 쿼리하고 컨텍스트 내에서 프로파일링을 적용할 수 있습니다. 강사는 대기열에 있는 명령의 특정 실행 상태가 발생할 때 트리거되는 이벤트 콜백 기능에 대해서도 이야기합니다. 콜백 함수는 간단한 작업을 수행하고 OpenCL 응용 프로그램이 활용할 출력 데이터를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 강사는 콜백 함수는 최대한 빨리 완료되어야 하며 차단 함수가 되어서는 안된다고 강조합니다.
00:20:00 이 섹션에서 발표자는 이벤트 완료를 처리하기 위한 콜백 함수 설정에 대해 설명합니다. 완료 이벤트 선언 직후에 콜백 함수를 설정하는 것은 이벤트와 관련된 명령이 아직 없기 때문에 유효한 위치가 아닙니다. 유효한 이벤트는 커널이 명령 대기열에 추가되는 경우와 같이 명령이 연결된 후에만 생성됩니다. 콜백 함수는 스레드로부터 안전하고 빠르게 완료되어야 하며 값비싼 시스템 루틴을 호출하지 않아야 합니다. 명령의 실행 상태 및 시간을 결정하는 데 도움이 되므로 성능 튜닝과 관련하여 프로파일링을 활성화하는 것도 중요합니다. clq 프로파일링 활성화 플래그는 프로파일링을 활성화하는 데 사용됩니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 사용자가 대기열의 이벤트에 대한 정보를 얻을 수 있도록 하는 OpenCL 프로파일링 API에 대해 설명합니다. 프로파일링을 활성화하면 큐는 실행 시간을 계산하는 데 사용할 수 있는 명령의 시작 및 종료 시간과 같은 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 특정 명령과 관련되지 않고 임의로 사용할 수 있는 사용자 이벤트에 대해서도 설명합니다. 사용자 이벤트를 생성하고 읽기 명령을 기다리면 사용자 이벤트가 완료될 때까지 읽기 작업이 차단되어 명령 순서를 보다 구체적으로 제어할 수 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서 발표자는 명령 실행 순서를 제어하는 방법과 순서가 잘못된 대기열을 사용하여 더 나은 성능을 달성하는 방법을 설명합니다. 기본적으로 명령 대기열의 명령은 순서대로 실행되지만 유연성과 성능 향상을 위해 비순차 대기열을 사용할 수 있습니다. 연사는 여러 이벤트 및 버퍼 객체로 잘못된 대기열을 설정하는 구체적인 예를 보여줍니다. 예제에는 비차단, 쓰기 전용 및 읽기 전용 버퍼가 있는 쓰기 작업과 읽기 작업이 포함됩니다. 사용자 이벤트 및 이벤트 상태에 대해서도 설명합니다. 전반적으로 이 섹션에서는 순서가 잘못된 대기열을 만들고 성능 향상을 위해 명령 실행 순서를 최적화하는 방법에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.
00:35:00 이 섹션에서 강사는 OpenCL API를 사용하여 호스트 입력 버퍼에서 장치의 메모리 버퍼로 부동 소수점 숫자를 복사하는 방법을 설명합니다. 이 코드에는 실행 단위 차원 설정, 두 개의 커널 기능 시작 및 완료 이벤트 대기가 포함됩니다. 강의는 또한 두 커널 기능이 별도의 명령임을 강조하고 호스트 측에서 출력 데이터를 다시 읽고 이벤트를 기다리고 정리를 수행하는 방법을 보여줍니다. 전반적으로 이 섹션에서는 네 가지 OpenCL 명령을 사용하여 호스트와 장치 간에 데이터를 복사하고 처리하는 방법을 보여줍니다.
00:40:00 이 섹션에서는 명령 대기열과 이벤트가 OpenCL 명령의 실행을 제어하는 방법을 봅니다. 이벤트를 사용하여 종속성을 설정하면 명령이 특정 순서로 실행되도록 할 수 있습니다. 그러나 순서가 잘못된 대기열에서 명령 순서를 바꾸면 명령 실행에 영향을 미치지 않습니다. 그러나 in-order queue를 사용하고 명령을 교환하면 교착 상태가 발생할 수 있습니다. 따라서 종속성을 적절하게 설정하고 적절한 대기열 유형을 사용하여 잠재적인 문제를 방지하는 것이 중요합니다. 또한 다중 명령 대기열과 이를 사용하여 OpenCL 프로그램의 동시성을 개선하는 방법에 대해 알아봅니다.
00:45:00 이 섹션에서 강사는 시스템의 여러 장치에 대한 OpenCL 동시성 모델을 설명합니다. 각 장치에는 자체 명령 대기열이 필요하며 단일 장치에 대해 여러 명령 대기열을 가질 수도 있지만 일반적으로 사용되지는 않습니다. 일반적으로 OpenCL을 사용하는 여러 장치는 파이프라인 또는 병렬의 두 가지 실행 모델을 사용합니다. 파이프라인 모델에서는 두 개 이상의 장치가 존재하더라도 하나의 장치가 다른 장치의 결과를 기다리며 파이프라인을 형성합니다. 반면 병렬 모델에서는 장치가 버퍼와 병렬로 독립적으로 작동하여 독립적으로 실행됩니다. 이 강의에는 OpenCL 플랫폼의 컨텍스트에 있는 여러 명령 대기열, 자체 명령 대기열이 있는 두 개의 장치 및 OpenCL에서의 구현에 대한 예도 포함되어 있습니다.
00:50:00 이 섹션에서는 OpenCL의 파이프라인 및 병렬 실행 모델에 대해 알아봅니다. 파이프라인 모델에서 데이터는 두 커널 간에 공유되며 커널 0이 먼저 실행되고 커널 1이 다음 계산으로 이동하기 전에 완료를 기다립니다. 이벤트와 API 호출을 사용하여 이 모델을 구현하는 것을 볼 수 있습니다. 반대로 병렬 모델은 작업 간에 종속성이 없고 커널이 서로 다른 장치에서 동시에 실행될 수 있는 경우에 사용됩니다. 주어진 예에는 GPU 장치 0과 1, CPU 장치 2의 세 가지 장치가 있으며 각각에 대해 별도의 명령 대기열이 있습니다. 커널 0과 커널 1은 별도로 실행되어 병렬로 실행되며 완료되면 CPU 커널 2를 시작할 수 있습니다.
00:55:00 이 섹션에서 발표자는 다른 커널의 병렬 실행을 허용하는 커널 이벤트를 생성하여 OpenCL에서 실행 모델을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. 처음 두 API 호출은 대령 0과 대령 1에 대한 두 개의 개별 GPU 대기열을 생성하는 데 사용됩니다. 그런 다음 세 번째 API 호출은 실행 전에 두 GPU 커널의 완료를 기다리는 CPU 커널을 시작합니다. 논의된 접근 방식은 이벤트를 사용하여 CPU와 GPU 커널 간의 종속성을 생성하지만 GPU 커널이 병렬로 실행되도록 허용합니다. 발표자는 또한 하나의 복사본 또는 계산 인스턴스를 정의하는 OpenCL 작업 항목의 개념과 하드웨어 장치에서 가장 작은 단위인 처리 요소에 대해 설명합니다.
01:00:00 이 섹션에서는 성능을 확장하기 위해 여러 작업 항목이 독립적으로 실행되도록 하는 OpenCL 동시성 모델에 대해 설명합니다. 작업 그룹은 컴퓨팅 단위에 매핑되는 전역 실행 공간의 작업 항목 집합으로, 실행 시 어느 정도의 병렬 처리를 달성하는 방법으로 로컬 동기화를 허용합니다. 그러나 컴퓨팅 단위에 너무 많은 작업 항목을 매핑하면 리소스 경합이 발생할 수 있으며, 모든 처리 요소를 항상 바쁘게 유지하고 작업 그룹을 한 번에 완료할 수 있는 충분한 작업만 발행해야 합니다.
01:05:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 OpenCL 동시성 모델과 작업 항목을 하드웨어 스레드 또는 컨텍스트로 그룹화하는 방법에 대해 설명합니다. 작업 항목은 작업 항목을 매핑하고 OpenCL 프레임워크에서 디스패치할 때 자체 프로그램 카운터를 유지 관리해야 합니다. 발표자는 작업 항목이 GPU 처리 요소를 충족하고 활용하도록 설계되어야 한다고 설명합니다. 문제 크기의 차원과 작업 중인 현재 요소를 이해하는 것이 중요합니다. 화자는 문제 차원, 전역 크기, 로컬 크기를 이해하는 데 사용할 수 있는 일련의 기본 제공 함수를 제공하며, 더 중요한 것은 글로벌 및 로컬 ID를 인덱스로 가져와 실제 데이터 항목이 무엇인지 알아내는 데 사용할 수 있습니다. 현재 작업 항목에서 작업해야 합니다. OpenCL 동시성 모델의 다양한 측면을 설명하기 위해 간단한 커널 예제도 제공됩니다.
01:10:00 이 섹션에서 강사는 계산을 위해 전역 공간에서 ID 번호를 얻기 위해 get global ID 메서드와 함께 사용할 주소를 계산하는 커널 함수를 설명합니다. 그런 다음 커널 함수는 주소를 배열에 대한 인덱스로 사용하고 결과에 2를 곱한 다음 제품을 다른 버퍼에 할당합니다. 강사는 계속해서 차원 0의 전역 ID를 사용하여 계산할 요소를 결정하는 방법과 차원 1의 전역 ID가 지금까지 통과한 행 수를 결정하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 아이디어는 각 작업 항목이 고유한 요소에서 계산되고 어떤 요소에서도 계산이 반복되지 않도록 하여 GPU 또는 CPU 주기를 절약하는 것입니다.
01:15:00 이 섹션에서는 비디오에서 OpenCL 동기화가 작동하는 방식과 하드웨어 기반 순서를 보장하기 어려운 이유에 대해 설명합니다. OpenCL은 프로그램이 어디에서 실행될지 모르는 크로스 플랫폼 API 프레임워크이므로 하드웨어 기반 순서 지정을 보장할 수 없습니다. OpenCL은 멀티스레딩을 지원할 수 있는 장치에서 실행되지만 이러한 장치에서 별도로 실행되는 운영 체제는 없습니다. 이는 실행 대기열에서 스레드를 제거할 마스터 또는 OS 커널이 없음을 의미합니다. 결과적으로 세마포어 또는 유사한 메커니즘을 사용할 때 교착 상태의 위험이 있습니다. 작업 항목 간의 고급 동기화를 수행하기 위해 OpenCL은 작업 그룹 장벽을 사용합니다. 그러나 OpenCL에는 동일한 커널 실행의 다른 작업 그룹에 있는 작업 항목 간의 동기화를 지원하는 메커니즘이 없습니다. 작업 그룹 내에서 또는 동일한 컴퓨팅에서 데이터 공유를 지원하기 위해 모든 처리 요소에 액세스할 수 있는 로컬 메모리를 사용할 수 있습니다.
01:20:00 이 섹션에서는 장벽 작업을 사용하여 OpenCL의 동일한 작업 그룹 내에서 작업 항목을 동기화하는 방법에 대해 알아봅니다. 장벽 API는 동기화 지점으로 사용되며 작업 그룹의 다른 모든 작업 항목도 장벽에 도달할 때까지 작업 항목은 장벽을 지나 계속할 수 없습니다. 이렇게 하면 진행하기 전에 그룹의 모든 작업 항목이 동일한 데이터를 갖게 됩니다. OpenCL의 글로벌 동기화 라인을 사용하면 이벤트 및 대기 이벤트를 사용하여 글로벌 규모로 동기화할 수 있지만 작업 항목 수준의 작업 그룹 내에서는 장벽 작업을 활용하여 동기화를 수행해야 합니다.
01:25:00 이 섹션에서는 OpenCL의 커널 함수와 글로벌 및 로컬 메모리의 메모리 개체에 대한 포인터인 인수에 대해 배웁니다. 로컬 메모리는 컴퓨팅 유닛 내에 있으며 해당 컴퓨팅 유닛의 처리 요소에서 공유됩니다. 커널 기능은 전역 ID와 로컬 ID를 사용하여 전역 메모리에서 데이터를 읽고 로컬 버퍼의 해당 요소에 할당합니다. 동일한 할당문에서 작업하는 모든 작업 항목을 동기화하기 위해 작업 그룹 장벽 및 로컬 메모리 오펜스가 동기화 지점으로 사용됩니다. 동기화 후 커널 함수는 로컬 버퍼의 데이터에 대해 연산을 수행하고 결과를 전역 메모리의 출력 버퍼의 해당 위치에 저장합니다.
01:30:00 이 섹션에서는 강의에서 OpenCL 컴파일러에 의존하지 않고 C 함수를 장치의 커널로 사용할 수 있는 OpenCL의 기본 커널 개념을 소개합니다. 기본 커널을 호출하기 위한 API는 "unboxing"이라는 스키마를 사용하여 C 함수에 인수를 전달하는 메커니즘과 함께 제공됩니다. 이 강의에서는 OpenCL 환경에서 가져온 OpenCL 버퍼를 포함하여 메모리 개체에 대한 상수 및 포인터를 전달하는 것과 관련된 인수 전달의 예를 제공합니다.
01:35:00 이 섹션에서 강사는 대기열 내 네이티브 커널 API를 사용하여 OpenCL 메모리 개체를 사용자 함수에 전달하는 방법을 설명합니다. API를 사용하려면 전달되는 메모리 개체의 수와 해당 위치가 목록에 지정되어야 합니다. 여기에는 대화식 전달이 필요하기 때문에 메모리 개체와 구별되는 메모리 개체 및 상수에 대한 자리 표시자가 포함됩니다. 기본 제공 커널은 장치에 따라 다르며 특수 하드웨어 리소스를 활용하지만 보편적이지 않으며 다른 장치에서 동일한 기능을 갖지 않을 수 있습니다.
01:40:00 이 섹션에서는 비디오에서 인접한 프레임 사이의 움직임을 추정하기 위해 이미지 처리에 사용되는 OpenCL용 내부 움직임 추정 확장과 같은 내장 커널 기능에 대해 알아봅니다. 이 확장은 하드웨어 가속 또는 임베디드 펌웨어 기능을 제공하며 OpenCL 웹사이트에서 자세히 알아볼 수 있습니다.
MapReduce의 개념은 이 비디오에서 설명되며, 여기에는 매핑 단계와 축소 단계를 사용하여 큰 문제를 더 작은 하위 문제로 나누는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식은 Google에서 데이터 센터의 컴퓨터에 있는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 이 비디오는 프로세서가 독립적으로 작동하는 방식에 대한 예를 제공하며 프로세서에 작업할 일부 데이터를 할당하고 완료 시 키-값 쌍을 생성합니다. 그런 다음 키-값 쌍은 서로 다른 프로세서 그룹에 의해 처리되어 축소 단계에서 최종 결과를 얻습니다. 이 접근 방식을 사용하면 워크로드를 여러 시스템에 분산하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
00:00:00 이 섹션에서 발표자는 큰 문제를 분해하여 효율적으로 해결할 수 있는 더 작은 문제를 얻는 맥락에서 MapReduce의 개념에 대해 논의합니다. 그들은 분해를 위한 두 가지 주요 전략, 즉 분할 및 정복과 분산 및 수집을 식별하며 문제의 속성 또는 하드웨어 제한에 따라 상호 교환적으로 사용됩니다. 그들은 2004년 Google에서 처음 제안한 MapReduce 접근 방식이 큰 문제를 더 작은 하위 문제로 분할하고 매핑 단계와 축소 단계를 사용하여 개별적으로 처리한다고 설명합니다. 그들은 검색 엔진 쿼리 및 웹 페이지를 제공하는 데이터 센터의 컴퓨터에서 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 Google에서 개념을 사용하는 방법을 보여줍니다.
00:05:00 이 섹션에서는 MapReduce 접근 방식을 매핑과 축소의 두 단계로 설명합니다. 첫 번째 단계는 작업할 일부 데이터를 프로세서에 할당하는 것과 관련되며, 완료 시 키-값 쌍이 생성됩니다. 축소라고 하는 두 번째 단계에서는 프로세서가 첫 번째 단계에서 키-값 쌍을 수신하고 주어진 "T"에 해당하는 값에 대해 축소를 수행합니다. 이 접근 방식은 원래 문제가 하위 문제로 분할되면 프로세서가 독립적으로 작동할 수 있으므로 효율적이므로 다양한 크기의 문제로 확장할 수 있습니다. 이 비디오는 프로세서에 할당된 6개의 블록이 있는 입력을 사용하여 이 접근 방식을 적용할 수 있는 방법에 대한 구체적인 예를 제공하며 이 접근 방식의 잠재적 효율성을 보여줍니다.
00:10:00 이 섹션에서는 맵 축소의 개념을 제공하고 균형을 유지하기 위해 원래 입력을 동일한 크기의 6개 조각으로 결합하기 위해 프로세서가 추가를 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 각 키 값 쌍은 서로 다른 프로세서에 의해 매핑 프로세스 중에 거의 동시에 생성됩니다. 다음 단계에는 서로 다른 프로세서 그룹에서 이러한 키 값 쌍을 처리하여 최종 결과를 얻는 작업이 포함됩니다. 마지막으로 감소 단계는 이러한 키 값 쌍을 결합하고 프로세서는 단일 키워드 값 1을 기반으로 일부 링크 목록을 작성합니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 작업을 병렬로 실행할 수 있는 더 작은 하위 작업으로 나누는 작업을 포함하는 MapReduce의 매핑 프로세스를 설명합니다. 이는 분석해야 하는 각 키워드에 대한 목록을 작성하여 수행되며 목록의 각 항목은 해당 키워드와 연관된 값을 나타냅니다. 이를 통해 여러 시스템에 워크로드를 분산하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
이 YouTube 비디오는 MapReduce를 적용하여 대용량 텍스트 파일에서 각 단어의 발생 횟수를 계산하고 웹 페이지 URL 관계를 분석하는 방법을 보여줍니다. MapReduce를 사용하면 각 프로세서가 문서를 더 작은 섹션으로 분할하는 매핑 단계에서 특정 키워드를 독립적으로 대상으로 삼을 수 있습니다. 축소 단계에서는 단어 키를 기반으로 키-값 쌍을 그룹화하고 값을 합산하여 각 단어의 총 출현 수를 얻습니다. 웹 페이지 분석을 위해 매핑 프로세스는 URL을 키로, 링크된 웹 페이지 목록을 값으로 하는 키-값 쌍을 생성하고 축소 단계에서는 웹 페이지 간의 관계를 표시하는 최종 맵을 빌드합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 수십만 개의 영어 단어가 있는 큰 텍스트 파일에서 각 단어의 발생 횟수를 계산하는 MapReduce의 구체적인 예를 봅니다. 각 프로세서가 특정 키워드를 대상으로 하여 서로 다른 키워드를 독립적으로 계산할 수 있기 때문에 MapReduce의 이상적인 사용 사례입니다. 매핑 단계에는 문서를 더 작은 조각으로 분할하는 작업이 포함되며, 각 프로세서는 흥미로운 단어의 키-값 쌍의 발생을 계산하기 위해 비슷한 크기의 섹션을 수신합니다. 축소 단계에서는 단어 키를 기반으로 모든 키-값 쌍을 그룹화하고 값을 합산하여 각 단어의 총 출현 수를 얻습니다. 이 예는 URL을 키워드로 구현하거나 다른 웹 사이트의 웹 링크 관계를 분석하여 웹 페이지 액세스를 계산하는 데 사용할 수 있는 MapReduce의 다양성을 보여줍니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 MapReduce를 사용하여 수많은 웹 페이지 URL과 해당 링크를 분석하여 이들 간의 관계를 보여주는 그래프를 작성하는 방법을 설명합니다. 매핑 프로세스에는 튜플을 더 작은 청크로 그룹화하고 매핑 프로세서에 할당하여 URL을 키로 사용하고 웹 페이지 목록을 키에서 연결될 값으로 사용하는 키-값 쌍을 작성하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 축소 단계에서 여러 키를 다른 프로세서에서 처리할 수 있으며 키-값 쌍을 사용하여 최종 맵을 작성하고 웹 페이지 간의 관계를 표시합니다.
이 YouTube 비디오의 논의는 메모리 구조, 작업 구성 및 로컬/글로벌 감소에 중점을 두고 OpenCL 장치에서 MapReduce를 사용하는 것에 중점을 둡니다. 발표자는 OpenCL 장치에서 수많은 처리 요소를 활용하는 이점에 주목하고 MapReduce를 사용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 동안 다양한 메모리 계층의 사용을 강조합니다. 또한 매핑 프로세스, 로컬 축소, 작업 항목 동기화, 전역 장벽 및 최종 결과 생산을 다루는 OpenCL 장치에서 MapReduce 사용과 관련된 5단계를 자세히 설명합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 OpenCL 장치의 MapReduce가 기존 CPU 환경과 어떻게 다른지에 중점을 둡니다. 주요 차이점은 메모리 구조에 있습니다. 메모리 구조는 계층적이며 각각 크기와 데이터 가시성이 다른 개인용, 로컬 및 전역 메모리로 구성됩니다. 개인 메모리는 작업 항목 자체에서만 볼 수 있는 반면 로컬 메모리는 컴퓨팅 단위의 모든 작업 항목에서 볼 수 있지만 여러 단위에서는 볼 수 없습니다. 반면 전역 메모리는 모든 작업 항목에서 볼 수 있습니다. OpenCL 장치에서 많은 수의 처리 요소를 활용하면 기회가 제공되지만 메모리 구조를 고려해야 합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 OAKLAND 데이터 세트와 같은 문제를 해결하기 위해 OpenCL 장치에서 작업을 수행하기 위해 MapReduce를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 서로 다른 작업 항목을 사용하고 작업할 매트릭스의 각 요소에 계산을 할당해야 할 필요성을 설명합니다. 기본 및 로컬 메모리를 포함하여 메모리 계층 구조를 사용하는 것이 중요하며 발표자는 글로벌 메모리 대신 일부 축소를 위해 로컬 메모리를 사용하는 이점에 대해 언급합니다. 작업 그룹이 구성되는 방식과 작업 항목에 할당된 각 데이터 청크에 대해 매핑 작업이 수행되는 방식을 자세히 설명합니다. 이러한 방식으로 MapReduce를 사용하면 OpenCL 장치를 사용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL 장치에서 MapReduce의 로컬 및 글로벌 축소 개념에 대해 설명합니다. 로컬 축소는 각 처리 요소에서 생성된 키-값 쌍에서 수행되는 반면 글로벌 축소는 글로벌 메모리에서 여러 작업 그룹의 결과를 결합합니다. OpenCL 장치에서 MapReduce를 구현하는 데 있어 문제는 매핑 단계에서 생성된 키-값 쌍의 수를 알 수 없고 중간 결과를 위한 메모리 공간을 적절하게 할당해야 한다는 것입니다. 또한 로컬 상호 작용 결과는 로컬 메모리에 저장되어야 하며 다양한 메모리 계층을 고려해야 합니다.
00:15:00 이 섹션에서는 발표자가 OpenCL 장치에서 MapReduce를 위한 5단계에 대해 설명합니다. 첫 번째 단계는 매핑 프로세스를 수행하는 작업 항목 그룹과 로컬 축소 단계의 일부를 포함합니다. 두 번째 단계에는 축소를 수행하기 전에 로컬 장벽을 실행하여 작업 항목을 동기화하는 작업이 포함됩니다. 세 번째 단계는 각 그룹의 로컬 ID 0 작업 항목이 다른 작업 항목에서 생성된 키-값 쌍을 사전 처리하도록 하는 것입니다. 네 번째 단계는 모든 작업자가 완료될 때까지 추가 실행을 방지하기 위해 전역 장벽을 실행하는 것입니다. 마지막으로 다섯 번째 단계에서는 각 작업 그룹의 결과를 결합하여 최종 결과를 생성하고 모든 작업 항목이 완료되었는지 확인합니다.
이 비디오는 문자열 검색 구현에 중점을 두고 OpenCL 프로그래밍 및 MapReduce의 다양한 측면을 보여줍니다. 화자는 로컬 한정자를 사용하여 메모리를 선언하고 할당하는 방법을 설명하고 커널 함수에서 동적 메모리 할당이 허용되지 않음을 지적합니다. 또한 벡터 데이터 유형을 소개하고 요소별 추가 및 메모리 액세스를 단순화하는 방법을 보여줍니다. 주요 초점은 MapReduce를 사용하여 문자열 검색을 구현하는 것입니다. 여기서 입력 텍스트는 작업 항목으로 분할되고 키워드를 검색하기 위해 맵 기능에 할당됩니다. 각 작업 항목은 텍스트 청크를 패턴 벡터와 비교하면서 이 프로세스를 수행합니다. 로컬 결과는 충돌을 방지하기 위해 원자적 증분으로 얻고 각 작업 항목의 결과를 집계하여 최종 결과를 얻습니다. 스피커는 또한 필요한 인수 및 초기화 방법을 포함하여 커널 기능에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
00:00:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL의 로컬 메모리 할당에 대해 논의하고 문자열 검색 커널 기능의 컨텍스트에서 수행할 수 있는 방법을 보여줍니다. 로컬 메모리는 "local" 한정자를 사용하여 선언하고 내부 대괄호를 사용하여 가리킵니다. 발표자는 커널 기능에서 동적 메모리 할당이 허용되지 않으므로 호스트 프로그램에서 커널 인수 API 설정을 사용하여 로컬 메모리 공간을 할당한다고 설명합니다. 또한 연사는 동일한 유형의 여러 요소가 있는 배열에서 더 빠르고 쉽게 작업할 수 있는 벡터 데이터 유형을 소개합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 요소별 추가를 위해 OpenCL 커널 함수에서 벡터 데이터 유형을 사용하는 방법을 설명합니다. 벡터를 사용하면 더하기 및 할당 프로세스가 간소화되고 연산이 벡터의 모든 단일 요소에 적용됩니다. 벡터의 초기화는 특정 값을 사용하여 명시적으로 수행하거나 벡터의 모든 요소에 대해 단일 값을 반복하여 수행할 수도 있습니다. 연사는 또한 특히 각 요소가 문자 또는 바이트인 문자 배열로 작업할 때 컴팩트 메모리 액세스가 벡터 유형의 이점에 대해 설명합니다.
00:10:00 이 섹션에서는 연사가 MapReduce를 사용하여 문자열 검색을 구현하는 방법을 데모와 함께 설명합니다. 검색은 16자의 문자 패턴을 사용하여 입력된 텍스트에서 수행됩니다. 메시지 벡터의 처음 8개 문자를 사용하여 속도를 활용하는 방법을 설명하고 다른 순서로 원자에 액세스하는 방법도 보여줍니다. 문자 벡터의 일부에 값을 할당하는 방법에 대해 자세히 설명하고, 예제를 제공하고, 해당 함수에 필요한 인수와 초기화 방법을 포함하여 입력 텍스트를 검색하는 커널 함수를 빌드하는 방법을 설명합니다. 마지막으로 글로벌 결과를 얻는 방법과 그 결과가 의미하는 바를 설명합니다.
00:15:00 이 섹션에서는 화자가 MapReduce 예제의 문자열 검색을 위한 로컬 메모리 펜스 내 초기화 프로세스 및 동기화 지점을 설명합니다. 원본 문서 내의 문자는 그룹으로 나뉘며 각 그룹에는 해당 키워드를 검색하기 위한 특정 문자 집합이 할당됩니다. 항목별 글로벌 ID와 캐릭터는 각 그룹에 할당된 작업의 시작점을 식별하는 데 사용됩니다. 전반적으로 이 섹션에서는 MapReduce의 기술적인 측면과 문자열 검색에서의 적용에 대한 통찰력을 제공합니다.
00:20:00 이 섹션에서 발표자는 데모를 사용하여 문자열 검색을 수행하는 MapReduce 구현에 대해 설명합니다. 입력된 데이터는 작업 항목으로 나뉘고 각 작업 항목은 텍스트 덩어리에서 키워드를 검색하는 맵 기능에 할당됩니다. 화자는 텍스트 덩어리가 메모리에 로드되고 문자 창을 이동하여 키워드를 검색하는 방법을 시연합니다. 16개의 문자로 로드된 벡터는 비교에 사용되며 결과는 청크에 대한 다른 벡터에 저장됩니다. 이 과정을 작업 항목마다 반복하고 각 작업 항목의 결과를 집계하여 최종 결과를 얻습니다.
00:25:00 이 섹션에서는 사용자가 입력한 키워드에 해당하는 텍스트 벡터와 패턴 벡터를 비교하여 특정 챕터에 배터리를 할당하는 방법을 설명하는 영상입니다. 비교 작업은 두 벡터의 모든 요소를 비교하여 각 요소에 대해 1 또는 0을 생성합니다. 키워드가 있는 경우 비교 결과에 따라 해당 챕터에 할당된 배터리 값이 결정됩니다. 검사 벡터의 처음 4개 요소의 중요 비트는 키워드가 있는지 여부를 결정합니다. 조건이 참이면(즉, 모든 중요 비트가 1인 경우) 키워드가 발견되고 로컬 결과가 증가하여 프로그램이 일치 항목을 찾았음을 나타냅니다.
00:30:00 이 섹션에서 발표자는 문자열 검색 MapReduce 예제가 어떻게 작동하는지 설명합니다. 코드는 각 그룹이 블록으로 분할된 텍스트 내의 특정 키워드를 확인하는 여러 작업 그룹으로 구성됩니다. 목표는 키워드가 각 블록에 존재하는지 찾는 것입니다. 결과가 true이면 충돌을 방지하기 위해 원자 증분을 사용하여 주석이 증분됩니다. 블록에서 모든 키워드를 확인한 후 전역 메모리에 액세스하는 모든 작업이 완료되었는지 확인하기 위해 장벽이 사용됩니다. 그런 다음 루프는 창을 오른쪽으로 이동하여 다음 16개 문자 집합을 확인하고 각 작업 그룹에 대해 프로세스를 반복합니다. 마지막으로 로컬 결과 카운터는 충돌을 방지하기 위해 원자 추가를 사용하여 전역 결과에 추가됩니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 데모를 사용하여 문자열 검색을 위한 MapReduce 예제의 구현을 설명합니다. 로컬 메모리가 초기화되고 카운터가 재설정되며 프로그램이 Pope ID를 사용하여 오프셋을 계산하고 텍스트 벡터에 한 번에 16바이트를 로드하는 커널 기능이 설명됩니다. 그런 다음 함수는 결과를 비교하고 첫 번째 및 축소 기능을 사용하여 전역 축소를 수행합니다. GitHub의 예제 코드가 표시되고 발표자는 패턴, 텍스트 요소, 텍스트 버퍼, 항목의 문자, 원본 텍스트의 총 길이 및 이미지 크기와 같은 인수를 설명합니다. 마지막으로 그는 전역 크기가 사용 가능한 리소스와 원하는 문자열을 찾는 과정과 관련된 공식 과학에 어떻게 의존하는지에 대해 이야기합니다.
00:40:00 이 섹션에서 강사는 MapReduce를 활용하여 주어진 텍스트 파일에서 특정 단어를 검색하는 예를 설명합니다. 목표는 텍스트 파일에서 특정 단어 네 개를 세는 것입니다. 강사는 프로세스를 더 잘 이해하기 위해 소스 코드와 런타임을 검토할 것을 제안합니다.
This video explains the implementation of string search on OpenCL device using MapReduce approach. Vector instructions and operations are briefly explained. ...
이 비디오에서는 정렬되는 요소의 실제 값 대신 숫자 표현을 기반으로 더 큰 정렬 문제를 더 작은 하위 집합으로 나누는 기수 정렬의 개념을 소개합니다. 화자는 16진수 표현에서 최하위 숫자로 정렬된 8개의 숫자를 정렬하는 예를 통해 시연합니다. OpenCL shuffle 및 shuffle2 함수는 정렬 프로세스 중에 요소를 효율적으로 재정렬하는 데 사용됩니다. 이 비디오는 또한 OpenCL을 사용하여 셔플 작업을 수행하는 방법과 기수 정렬을 위해 커널 함수에서 셔플 명령을 사용하는 방법을 설명합니다. 또한 비디오는 입력 벡터를 이진수 값을 기반으로 0과 1 버킷으로 분할하여 OpenCL에서 배열을 효과적으로 정렬하는 radix sort eight sort eight라는 커널 함수를 탐색합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 큰 정렬 문제를 작은 문제로 나누고 하위 집합별로 정렬하는 기수 정렬의 개념을 소개합니다. 정렬 프로세스는 요소 자체의 값이 아니라 요소의 숫자 표현을 기반으로 수행됩니다. 화자는 8개의 숫자를 정렬하는 예를 통해 시연합니다. 여기서 정렬은 16진수 표현에서 최하위 숫자를 기반으로 합니다. 정렬 프로세스는 여러 번의 반복을 통해 수행되며, 여기서 숫자는 가장 중요하지 않은 숫자에 따라 버킷에 배치되고 숫자가 오름차순으로 정렬될 때까지 추가 숫자에 대해 반복됩니다.
00:05:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 먼저 최상위 숫자를 기준으로 버킷으로 구성하여 숫자 집합에 기수 정렬을 적용하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 최하위 숫자를 사용하여 프로세스를 반복하고 각 숫자의 모든 숫자를 검사할 때까지 계속합니다. 발표자는 기수 정렬의 각 단계가 기본적으로 셔플이며 OpenCL의 셔플 기능을 사용하면 정렬 프로세스 중에 요소를 효율적으로 재배열할 수 있다고 말합니다. 마지막으로 발표자는 마스크를 사용하여 정렬해야 하는 요소의 인덱스를 지정하는 방법의 예를 제공하고 이 개념을 두 벡터와 마스크 배열에 적용하는 방법을 보여줍니다.
00:10:00 이 섹션에서는 OpenCL에서 shuffle 함수와 shuffle2 함수의 사용에 대해 설명합니다. shuffle 함수는 주어진 마스크를 기반으로 입력 벡터에서 원래 값을 이동하거나 섞는 출력 벡터를 생성하여 새로운 출력 벡터를 생성합니다. shuffle2 함수는 비슷하지만 하나가 아닌 두 개의 입력 벡터를 사용합니다. 마스크의 크기 및 데이터 유형은 반환 계수와 일치해야 하며 데이터 유형은 부호 없는 정수 유형이어야 합니다. 또한 반환된 요소는 입력 벡터와 동일한 데이터 유형 및 구성 요소 수를 가지며 마스크 벡터 구성 요소에서 선택한 비트 수만 중요합니다. shuffle2의 K 값은 입력 벡터의 구성 요소 수에 따라 다릅니다.
00:15:00 이 섹션에서는 발표자가 OpenCL을 사용하여 셔플 작업을 수행하는 방법을 설명합니다. 그들은 입력 벡터와 마스크를 취하고 마스크에 의해 입력 벡터에서 선택된 값을 기반으로 벡터를 출력하는 셔플 연산의 예를 제공합니다. 또한 출력 벡터를 구축하기 위해 입력 벡터에서 선택할 값을 결정하기 위해 마스크 값을 사용하는 방법도 설명합니다. 발표자는 문자를 포함하는 두 개의 입력 벡터와 관련된 두 번째 예를 제공하고 마스크를 사용하여 입력 벡터에서 선택한 값을 기반으로 출력 벡터를 빌드하는 방법을 설명합니다.
00:20:00 이 섹션에서는 기수 정렬을 위한 OpenCL 예제의 커널 함수에서 셔플 명령을 사용하는 비디오에 대해 설명합니다. 커널 함수의 이름은 "셔플 테스트"이며 부동 소수점 벡터와 문자 16요소 벡터라는 두 가지 인수를 사용합니다. 비디오는 4개 요소 부동 소수점 벡터를 입력으로 사용하여 8개의 부동 소수점 숫자를 포함하는 출력 벡터를 작성하기 위해 마스크로 정수 벡터를 사용하는 예를 보여줍니다. 비디오는 계속해서 최하위 이진수를 보고 홀수를 선택하여 새 벡터를 생성함으로써 커널 함수에서 정렬이 작동하는 방식을 설명합니다.
00:25:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 기수 정렬 알고리즘을 사용하여 정렬하기 위해 벡터 요소의 최하위 자릿수를 기반으로 마스크를 만드는 방법을 설명합니다. 지정된 벡터에 요소를 복사하고 요소의 최하위 자릿수를 기반으로 마스크를 작성함으로써 셔플 기능을 사용하여 원래 벡터와 지정된 벡터에서 값을 검색하고 새 벡터를 작성할 수 있습니다. 이 프로세스는 이진수를 기준으로 기본 숫자를 0과 1의 두 버킷으로 정렬합니다.
00:30:00 이 섹션에서는 입력 벡터를 이진수 값을 기반으로 0과 1 버킷으로 분할하여 작동하는 radix sort eight sort eight라는 커널 함수에 대해 알아봅니다. 커널 함수는 0 카운트와 1 카운트의 두 카운터를 사용하여 데이터 배열을 정렬하기 위한 버퍼로 사용되는 유니온 구조를 정의합니다. CMP 값 1은 값을 비교할 이진수를 결정하는 데 사용되며 함수는 비디오의 다이어그램에 해당하는 두 개의 배열, 마스크 1 및 데이터를 사용하여 정렬된 요소를 저장합니다. for 루프에는 정렬할 8개의 숫자에 대해 작업하는 8번의 반복이 있으며 J는 0에서 8까지 이동하여 얼마나 많은 요소가 0과 1 버킷에 들어가야 하는지 결정합니다. 기수 정렬 8 정렬 8은 OpenCL에서 배열을 정렬하는 효과적인 방법입니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 각 위치에서 해당 숫자에 따라 데이터 세트의 값을 정렬하는 기수 정렬의 작동 방식을 설명합니다. 프로세스는 최하위 숫자부터 시작하여 최상위 숫자로 이동합니다. 화자는 최종 출력 벡터를 생성하기 위해 셔플 작업을 수행하기 전에 1과 0으로 끝나는 값이 어떻게 다른 배열로 분리되는지 보여주는 예를 사용합니다. 이 프로세스는 다른 숫자에 대해 반복되며 최종 결과는 전역 버퍼에 저장됩니다.
16. OpenCL 예제: 이미지 회전
16. OpenCL 예제: 이미지 회전
이 비디오는 이미지 회전과 OpenCL을 사용하여 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 이미지의 각 픽셀에는 좌표가 있고 특정 색상 스케일을 나타내며 회전에는 원래 좌표와 새 좌표 및 회전 각도를 고려한 공식을 기반으로 픽셀을 새 위치로 이동하는 작업이 포함됩니다. 발표자는 단일 픽셀의 새 위치를 계산하기 위해 각 작업 항목을 할당할 것을 제안하고 입력 분해를 사용하여 전체 전역 작업 공간을 더 작은 작업 그룹으로 나누어 작업을 보다 효율적으로 수행합니다. 장치의 버퍼에서 호스트의 버퍼로 이미지를 전송하는 프로세스도 오류 확인 및 경과 시간 계산에 중점을 두고 설명합니다.
17. OpenCL 예제 이미지 회전 데모
17. OpenCL 예제 이미지 회전 데모
"OpenCL 예제 이미지 회전 데모" 자습서는 프로그램이 처리할 C 코드 및 이미지 파일을 포함하는 다양한 폴더를 포함하는 데모의 소스 코드를 다룹니다. 비디오는 입력 및 출력 이미지용 버퍼 생성, 원본 이미지를 장치 버퍼에 복사, 커널 인수 설정, 전체 이미지로 정의된 전역 크기로 커널 실행, 출력 데이터를 다시 호스트로 읽는 과정을 안내합니다. 커널 함수는 회전 매개변수를 사용하여 각 픽셀의 새 좌표를 계산하고 경계 검사를 통해 픽셀 정보를 새 위치에 복사합니다. 이 프로그램에는 회전된 이미지를 BMP 형식으로 저장하고 완료 후 모든 리소스를 해제하는 기능도 포함되어 있습니다. 데모는 원본 이미지의 픽셀을 성공적으로 읽고 계산하여 회전된 이미지를 만듭니다.
18. OpenCL 예제: 이미지 컨벌루션
18. OpenCL 예제: 이미지 컨벌루션
"OpenCL 예제: 이미지 컨볼루션" 비디오에서는 블러링 필터와 같은 필터를 적용하여 인접 픽셀의 정보를 사용하여 이미지의 각 픽셀을 수정하는 이미지 컨벌루션에 대해 설명합니다. 비디오는 이미지 컨벌루션 기능의 시드 구현을 제공하고 이미지 데이터 유형용으로 설계된 OpenCL의 "이미지" 데이터 구조를 도입하여 그래픽 프로세서에서 효율적인 처리를 허용합니다. 이 비디오는 OpenCL을 사용하여 이미지 컨볼루션 작업을 위해 이미지 및 필터 데이터를 장치에 복사하는 방법과 이미지에 액세스하기 위해 OpenCL 샘플러 객체를 사용하는 방법을 보여줍니다. 비디오는 또한 작업 항목을 얻고 필터 행과 열을 반복하여 이미지 개체에서 픽셀 정보를 얻고 필터 픽셀과 곱하고 sum 변수에 누적하는 방법을 보여줍니다. 마지막으로 비디오는 OpenCL 이미지 개체를 사용하여 픽셀 값을 업데이트하는 방법을 보여줍니다.
19. 데모: OpenCL 예제 - 이미지 컨볼루션
19. 데모: OpenCL 예제 - 이미지 컨볼루션
이 비디오는 흐림, 선명하게, 가장자리 선명하게, 감지 및 포용 필터와 같은 다양한 필터를 정의하는 OpenCL 이미지 컨볼루션 예제를 설명합니다. 발표자는 필터 값 초기화 및 파일에서 BMP 이미지 데이터 읽기, 입력 및 출력 이미지 객체 생성, 커널 실행을 위한 커널 인수 설정을 시연합니다. 비디오는 또한 샘플러 생성, 경계 외부의 픽셀 처리 방법 정의, 커널 시작, 픽셀 데이터를 파일에 저장, BMP 형식에 필요한 헤더 생성에 대해 설명합니다. 마지막으로 두 버퍼의 값을 비교하여 부동 계산으로 인해 약간의 편차만 있는 황금 결과와 일치해야 하는 필터링된 이미지를 생성하여 결과를 확인합니다.
20. 강의 5 OpenCL 동시성 모델
20. 강의 5 OpenCL 동시성 모델
이 강의에서는 다중 명령 대기열, 대기열 모델, OpenCL 커널 작업 항목 및 작업 그룹을 포함하여 OpenCL 런타임 및 동시성 모델을 다룹니다. 동기화 지점은 명령 실행을 관리하는 데 사용되며 대기 이벤트는 장치 측 명령 대기열의 명령을 동기화하는 데 사용됩니다. 이 강의에서는 OpenCL에서 비동기 작업의 중요성을 강조하고 이벤트를 사용하여 명령 간의 종속성을 지정하는 방법을 설명합니다. 또한 강사는 이벤트 완료를 위한 콜백 함수 사용에 대해 논의하고 성능 튜닝을 위한 프로파일링의 중요성을 강조합니다. 또한 강의에서는 파이프라인 및 병렬 실행 모델을 포함하여 시스템의 여러 장치에 대한 OpenCL 동시성 모델을 다룹니다. 마지막으로 강사는 커널 이벤트를 사용하여 다른 커널의 병렬 실행을 허용하는 실행 모델의 구현을 시연합니다.
OpenCL 동시성 모델을 사용하면 여러 작업 항목이 독립적으로 실행되어 성능이 향상되고 로컬 동기화가 있는 작업 그룹을 사용하여 실행 병렬성을 달성할 수 있지만 작업 항목이 너무 많으면 리소스 경합이 발생할 수 있습니다. 작업 항목은 자체 프로그램 카운터를 유지 관리할 책임이 있으며 GPU 처리 요소를 활용하는 작업 항목을 설계하려면 문제 차원과 문제 크기를 이해하는 것이 중요합니다. OpenCL은 작업 항목 간의 고급 동기화를 위해 작업 그룹 장벽을 사용하지만 동일한 커널 실행의 다른 작업 그룹에 있는 작업 항목 간의 동기화를 지원하는 메커니즘은 없습니다. 동일한 작업 그룹 내에서 작업 항목을 동기화하려면 barrier API가 사용되지만 글로벌 규모의 동기화에는 이벤트 및 대기 이벤트가 사용됩니다. 커널 기능은 전역 및 로컬 메모리의 메모리 개체에 대한 포인터를 사용하며 모든 처리 요소에 액세스할 수 있는 로컬 메모리는 작업 그룹 내에서 데이터 공유에 사용할 수 있습니다. 강의는 또한 OpenCL 컴파일러에 의존하지 않고 장치에서 C 함수를 커널로 사용할 수 있는 네이티브 커널, 큐 내 네이티브 커널 API를 사용하여 OpenCL 메모리 객체를 사용자 함수에 전달하는 것, 내장 커널 함수와 같은 기본 커널을 다룹니다. 동영상에서 인접한 프레임 사이의 움직임을 추정하기 위한 이미지 처리에 사용되는 OpenCL용 움직임 추정 확장.
따라서 종속성을 적절하게 설정하고 적절한 대기열 유형을 사용하여 잠재적인 문제를 방지하는 것이 중요합니다. 또한 다중 명령 대기열과 이를 사용하여 OpenCL 프로그램의 동시성을 개선하는 방법에 대해 알아봅니다.
21. 맵 축소 개념
21. 맵 축소 개념
MapReduce의 개념은 이 비디오에서 설명되며, 여기에는 매핑 단계와 축소 단계를 사용하여 큰 문제를 더 작은 하위 문제로 나누는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식은 Google에서 데이터 센터의 컴퓨터에 있는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 이 비디오는 프로세서가 독립적으로 작동하는 방식에 대한 예를 제공하며 프로세서에 작업할 일부 데이터를 할당하고 완료 시 키-값 쌍을 생성합니다. 그런 다음 키-값 쌍은 서로 다른 프로세서 그룹에 의해 처리되어 축소 단계에서 최종 결과를 얻습니다. 이 접근 방식을 사용하면 워크로드를 여러 시스템에 분산하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
22. 맵 축소 예제: WordCount 및 Weblink
22. 맵 축소 예제: WordCount 및 Weblink
이 YouTube 비디오는 MapReduce를 적용하여 대용량 텍스트 파일에서 각 단어의 발생 횟수를 계산하고 웹 페이지 URL 관계를 분석하는 방법을 보여줍니다. MapReduce를 사용하면 각 프로세서가 문서를 더 작은 섹션으로 분할하는 매핑 단계에서 특정 키워드를 독립적으로 대상으로 삼을 수 있습니다. 축소 단계에서는 단어 키를 기반으로 키-값 쌍을 그룹화하고 값을 합산하여 각 단어의 총 출현 수를 얻습니다. 웹 페이지 분석을 위해 매핑 프로세스는 URL을 키로, 링크된 웹 페이지 목록을 값으로 하는 키-값 쌍을 생성하고 축소 단계에서는 웹 페이지 간의 관계를 표시하는 최종 맵을 빌드합니다.
23. OpenCL 장치에서 MapReduce 고려 사항
23. OpenCL 장치에서 MapReduce 고려 사항
이 YouTube 비디오의 논의는 메모리 구조, 작업 구성 및 로컬/글로벌 감소에 중점을 두고 OpenCL 장치에서 MapReduce를 사용하는 것에 중점을 둡니다. 발표자는 OpenCL 장치에서 수많은 처리 요소를 활용하는 이점에 주목하고 MapReduce를 사용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 동안 다양한 메모리 계층의 사용을 강조합니다. 또한 매핑 프로세스, 로컬 축소, 작업 항목 동기화, 전역 장벽 및 최종 결과 생산을 다루는 OpenCL 장치에서 MapReduce 사용과 관련된 5단계를 자세히 설명합니다.
24. MapReduce 예제: 데모를 사용한 문자열 검색
24. MapReduce 예제: 데모를 사용한 문자열 검색
이 비디오는 문자열 검색 구현에 중점을 두고 OpenCL 프로그래밍 및 MapReduce의 다양한 측면을 보여줍니다. 화자는 로컬 한정자를 사용하여 메모리를 선언하고 할당하는 방법을 설명하고 커널 함수에서 동적 메모리 할당이 허용되지 않음을 지적합니다. 또한 벡터 데이터 유형을 소개하고 요소별 추가 및 메모리 액세스를 단순화하는 방법을 보여줍니다. 주요 초점은 MapReduce를 사용하여 문자열 검색을 구현하는 것입니다. 여기서 입력 텍스트는 작업 항목으로 분할되고 키워드를 검색하기 위해 맵 기능에 할당됩니다. 각 작업 항목은 텍스트 청크를 패턴 벡터와 비교하면서 이 프로세스를 수행합니다. 로컬 결과는 충돌을 방지하기 위해 원자적 증분으로 얻고 각 작업 항목의 결과를 집계하여 최종 결과를 얻습니다. 스피커는 또한 필요한 인수 및 초기화 방법을 포함하여 커널 기능에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
25. OpenCL 예제: 기수 정렬
25. OpenCL 예제: 기수 정렬
이 비디오에서는 정렬되는 요소의 실제 값 대신 숫자 표현을 기반으로 더 큰 정렬 문제를 더 작은 하위 집합으로 나누는 기수 정렬의 개념을 소개합니다. 화자는 16진수 표현에서 최하위 숫자로 정렬된 8개의 숫자를 정렬하는 예를 통해 시연합니다. OpenCL shuffle 및 shuffle2 함수는 정렬 프로세스 중에 요소를 효율적으로 재정렬하는 데 사용됩니다. 이 비디오는 또한 OpenCL을 사용하여 셔플 작업을 수행하는 방법과 기수 정렬을 위해 커널 함수에서 셔플 명령을 사용하는 방법을 설명합니다. 또한 비디오는 입력 벡터를 이진수 값을 기반으로 0과 1 버킷으로 분할하여 OpenCL에서 배열을 효과적으로 정렬하는 radix sort eight sort eight라는 커널 함수를 탐색합니다.